数据仓库技术在大豆栽培上的应用

论文摘要

本文简要介绍了数据仓库的定义、特征、发展历史和趋势及数据的粒度与分割、数据仓库的开发方法和数据模型、元数据管理、数据集成、联机分析处理和数据挖掘、数据追加等数据仓库具体实施过程中的关键技术。并详细介绍了如何运用以上技术完成以下5项主要研究工作: （1） 建立可视化数据仓库建模工具,并使用此工具建立大豆栽培数据仓库多主表结构的数据模型; （2） 利用ADO、SQL-DMO等数据库技术建立ETL工具,并使用此工具对大量有关大豆栽培的存储组织形式各不相同的数据进行抽取、转换和装载,建立大豆栽培数据仓库; （3） 实现对该仓库中数据进行查询、生成图表、统计分析、曲线拟合等功能; （4） 实现数据仓库数据的追加及手动输入; （5） 实现企业级的元数据管理。 本系统采用基于COM的三层体系结构,能将存储在本地计算机及与其联网计算机中的多种关系型、非关系型数据源的数据集成到数据仓库中,如Microsoft Access、Excel电子表格等;界面友好,新建数据仓库、数据仓库数据追加等过程均采用向导式实现,易于操作;具有较强的错误处理能力;也可用于建立以雪花、星型模型为数据模型的大豆栽培数据仓库,具有良好的扩展性;还可用于小麦、水稻等其他农作物栽培数据仓库的建立,具有良好的可移植性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 引言
• 1.1 课题的引入
• 1.1.1 从数据库到数据仓库
• 1.1.2 本课题的研究内容及重要意义
• 1.2 数据仓库技术的应用现状
• 1.2.1 数据仓库技术在国外的应用
• 1.2.2 数据仓库技术在国内的应用及存在的问题
• 1.3 数据仓库技术未来的研究方向
• 2 数据仓库技术概述
• 2.1 数据仓库的定义及特征
• 2.2 数据仓库的体系结构
• 2.3 数据仓库系统的开发方法
• 2.4 数据的粒度与分割
• 2.5 数据仓库的数据模型
• 2.6 数据仓库的元数据管理
• 2.7 数据的抽取、转换和装载（ETL，Extraction、Transformatin & Load）
• 2.8 OLAP（联机分析处理）和DM（数据挖掘）
• 2.9 数据仓库的数据追加
• 3 大豆栽培数据仓库系统概述
• 3.1 系统的设计目标
• 3.2 系统的开发工具与环境
• 3.3 系统的数据模型
• 3.4 系统的元数据数据库设计
• 3.5 系统工作流程
• 4 大豆栽培数据仓库系统的实现
• 4.1 系统的软件体系结构
• 4.1.1 从两层体系结构到三层体系结构
• 4.1.2 COM-事务逻辑层的实现技术
• 4.2 系统使用的数据库技术
• 4.2.1 ODBC和OLE DB
• 4.2.2 ADO-数据库访问技术
• 4.3 系统的详细实现过程
• 5 总结与展望
• 参考文献
• 致谢